如何在營銷中優化使用數據？

多年來，數據在營銷策略中的作用並沒有得到應有的最大化。 如此多的組織引用數據的唯一目的是衡量其影響。 然而，今天的情況已經完全改變。 互聯網的廣泛使用已經成功地改變了數據在營銷中的作用。

目前，在線營銷策略、數據挖掘和數據分析的組合足以衡量營銷進度。 從網站、展示廣告、搜索結果、社交媒體帖子等所有渠道湧入的數據極大地有助於做出重要決策。

從數據挖掘提取的大量數據中，有一個新的過程已經開始行動，這個過程被稱為數據驅動的營銷。 那麼，什麼是數據驅動營銷以及如何以最佳方式使用數據驅動營銷來簡化營銷過程。

什麼是數據驅動營銷？

顧名思義，數據驅動營銷是一個使用客戶數據做出合適且更明智的營銷決策的過程。 有許多營銷自動化和智能工具能夠從各種來源收集數據並提供對客戶行為和偏好的洞察。

營銷人員使用數據來改進他們的在線營銷策略。 這些數據有助於更深入地了解客戶，以進行個性化和有針對性的外展。 它還有助於建立有意義的客戶參與，並最大限度地提高投資回報的營銷工作。

數據驅動營銷與傳統營銷

傳統營銷長期以來一直被營銷人員使用，但在很多方面都受到限制。 營銷人員對受眾的了解有限，這也意味著重要的決策是基於假設的。 很多時候，營銷人員還採用試錯法作為潛在客戶生成技術。

過去，沒有人能對營銷活動的成功充滿信心。 即使是數據來源，我們的意思是市場研究也不可靠。 對其有效性的衡量有限，傳統的活動沒有對目標市場及其受眾產生可衡量的見解。 公司需要始終如一地制定更好的戰略。

隨著數據驅動營銷的出現，所有的猜測都被一些確鑿的事實所取代。 借助數據分析和數據挖掘等技術，營銷人員可以提取數據並將其深入了解人口統計、數字行為、購買模式、興趣等的需求和偏好。

營銷人員幾乎可以在正確的時間和地點接觸到他們的受眾。 這可以通過能夠增加轉化率的個性化消息和優惠來完成。 因此，數據驅動的營銷是獲得更多潛在客戶的最佳方法之一。

也就是說，數據驅動的營銷並不是傳統營銷的終結。 這絕對是促進中底漏斗活動的最佳方法，但傳統的營銷技術非常適合提高知名度。 在進入新市場和細分受眾的同時，組織應最大限度地擴大影響範圍。

傳統營銷將永遠是建立品牌知名度和大規模吸引新客戶的好方法。 然而，公司需要數據驅動的在線營銷策略來培養他們的受眾並確保他們長期存在。

為什麼要使用數據驅動的營銷？

數據驅動的營銷有很多好處。 這就是為什麼一些領先的營銷人員有72%的可能性投資於他們捕獲的數據質量。

1.了解目標受眾

數據驅動的營銷技術（如數據挖掘和數據分析）是查看頁面或博客訪問量、廣告點擊量、視頻瀏覽量、添加到購物車的產品等指標的絕佳方式。

當營銷人員戰略性地使用這些技術時，很容易讓他們參與到正確的渠道中，從而導致正確的對話。

2. 受眾細分

數據是根據興趣、人口統計、購買歷史、地理位置等創建細分的絕佳方式。它可用於運行特定於每個細分的廣告系列以提高轉化率。

通過數據挖掘，營銷人員可以創建他們知道無論如何都會吸引受眾的活動。 細分使營銷人員了解什麼會吸引受眾。

3.個性化消息

營銷人員還可以使用數據來個性化他們的消息傳遞，並提供合適的產品、內容以及幫助決策制定的下一個最佳行動建議。

例如，假設電子商務網站上的訪問者多次看到產品。 現在，可以衡量訪問者看到該產品的次數，以了解客戶上網並希望購買該產品的意圖。

個性化消息能夠將銷售轉化率提高 10-15%。 超過90%的營銷人員表示，個性化可以提高業務盈利能力。

4.全渠道體驗

使用數據驅動的營銷技術可以輕鬆跟踪跨渠道數據。 營銷人員可以追踪客戶旅程，並提供從數字到實體的全渠道體驗，反之亦然

跨所有渠道為其客戶提供一致體驗的組織看到了 5-15% 的收入增長，這在所有方面都是可觀的。

5.有針對性的廣告購買

數據分析是將客戶數據與算法相結合的絕佳方法，可以找到合適的數字廣告展示方法。

這些廣告可以戰略性地放置在正確的平台上，並且可以在其上進行推廣以獲取合適的結果。

6. 營銷投資回報率

使用客戶數據來推動營銷活動有助於優化不同渠道的績效並提高歸因準確性。

營銷人員可以輕鬆確定哪些渠道以名義支出回報最大的收入，同時進行投資以降低成本。 此外，它還有助於在優化預算和資源規劃的同時做出更好的預測。

數據驅動的營銷趨勢

眾所周知，數據是當今時代的新貨幣，甚至是最有價值的貨幣。 2020年全球遭受疫情重創後，數據成為至高無上的存在。 隨著與大流行相關的限制增加，越來越多的人進入室內，向數字化邁進了一大步。

消費者和企業採用數字方式開展工作，數據變得至高無上。 下面提到了一些繼續改變數據驅動營銷的常見趨勢。

1.自動化和個性化

人工智能的獨特之處在於在幾秒鐘內將大​​量原始數據轉換為可理解的信息。 這顯然是人類無法做到的。

此外，從各個方面考慮，人工智能對行業和職能的影響。 它繼續幫助營銷人員大規模進行個性化和實時參與。 高級數據挖掘算法的應用可以幫助營銷人員從可用數據中學習系統並隨著時間的推移對其進行改進。

自動化和個性化是利用正確數據並在正確時間採取行動的絕佳方式，無需任何人工干預。 它以簡化的方式產生先進的結果。

2. 預測分析

數據驅動的營銷技術導致預測分析，使營銷人員更加靈活。 數據分析方法允許營銷人員構建敏捷的數據模型，幫助跟上快速變化的客戶行為。

人工智能驅動的預測分析可幫助營銷人員在規劃即將到來的營銷策略時掌握現有客戶行為。

3. 隱私和安全問題

隨著全球數據洩露事件的增加，大多數客戶都對他們的數據感到焦慮。 他們不知道他們的數據將如何、何時以及在何處受到損害。

有一些常見的數據隱私法規要求營銷人員在他們如何使用客戶數據方面變得更加透明。 世界各地的許多科技巨頭已採取措施解決客戶安全問題，指示從網站中刪除第三方 cookie。

因此，營銷人員必須找到一種方法來依賴他們自己的數據而不是第三方來源，因為隱私和安全法規正在變得更加嚴格。 這需要營銷人員增強他們的技術堆棧並採用面向未來的數據驅動營銷方法。

4. 數據孤島的分解

除非數據是敏感或機密的，否則每個團隊的大多數客戶數據都應該可供所有人訪問。 當數據共享得到改進時，客戶旅程的可見性就會增加。

數據孤島的分解有助於建立全面且相互關聯的數據驅動戰略，最終使所有利益相關者受益。

優化使用數據驅動的營銷策略

使用數據來推動營銷推廣使大多數營銷人員能夠將客戶置於他們所做和參與的一切的中心。數據驅動營銷的完整理念通常是為了優化營銷人員的利益並確保客戶不必面對影響他們旅程的不相關和煩人的消息。

一些有助於提高和個性化客戶參與度的數據驅動營銷策略包括：

1. 數據整合

一種非常好的潛在客戶生成技術是將所有數據和您的組織集中在一個地方。 這使您可以跨渠道和接觸點創建一致的客戶旅程。

此外，它還提供一致的上下文客戶體驗。 一旦開始進行數據整合，就可以輕鬆地將跨職能的品牌信息整合起來，而不僅僅是營銷活動。

2. 改進的受眾細分

數據分析是更好地了解目標受眾的絕佳方法。 一旦您更好地了解您的細分受眾群，就可以更輕鬆地以最佳方式定位它們。

由於目標是使營銷更加相關，因此最好從創建明確定義的受眾細分開始，以適合其特定需求和旅程的方式滿足受眾的需求。

包括人口統計細節、客戶顯示的數字行為、客戶花費時間的首選平台等數據適合細分受眾。 還可以根據參與程度細化細分市場。

3.內容優化

數據驅動的營銷技術還有助於優化您在大多數平台上發布的內容。 您可以通過分析數據來完善您的內容，以揭示有關觀眾及其個性的發現者細微差別。

一旦您了解了受眾的偏好，您就可以非常輕鬆地在所有平台上創建和完善您的內容，同時使其非常有用和引人入勝。 這是一種有用的潛在客戶生成技術，品牌可以使用它來進行更好的推廣。

4. 了解買家角色

以更好的方式了解買家角色的數據驅動營銷技術。 您可以使用提取的數據來了解瀏覽歷史、以前的購買、客戶參與等，以創建進化的買家角色。

這些數據有助於在正確的時間和正確的平台上重新連接並提醒您的受眾您的品牌，以便可以迅速採取行動。 您還可以在社交媒體上展示有針對性的廣告，甚至發送廢棄的購物車電子郵件，以便推動他們進行購買。

5.統一客戶體驗

客戶旅程在本質上已經變得非常全面，同時對於公司而言，無論使用何種渠道，開發識別和吸引客戶所需的能力都變得很重要。

使用基於來自各種渠道和團隊的統一數據的全渠道策略可以幫助簡化客戶旅程，同時降低客戶流失率。

6. 最佳促銷時間

數據驅動的營銷也是尋找促銷最佳時機的絕佳方法。 歷史數據有助於明確哪些日期、月份和年份適合獲得最大參與度。

一旦您能夠優化促銷活動的時間和持續時間，觀眾很可能會敏銳地註意到您。 從長遠來看，這反過來將導致品牌推廣和廣泛認可。

結論

確保有效營銷計劃的最佳方法之一是讓客戶覺得他們正在進行個人和一對一的對話。 客戶不應該覺得他們是被推銷的。 使用數據驅動的營銷通過創造更有意義和定制的體驗來做到這一點。

它導致適時和相關的個性化，同時引導客戶進行購買並最終擊退他們。 大數據和人工智能的持續和突破性發展必將使數據驅動的營銷更加強大。

數據驅動的營銷是未來，品牌應該採用與之同步實施的數字營銷服務，以免為時已晚。 如果您也在尋找數據驅動的營銷服務，請聯繫以了解更多信息。